package leetcode.editor.cn;//请你设计并实现一个满足 LRU (最近最少使用) 缓存 约束的数据结构。
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// 实现 LRUCache 类：
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// LRUCache(int capacity) 以 正整数 作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存
// int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中，则返回关键字的值，否则返回 -1 。
// void put(int key, int value) 如果关键字 key 已经存在，则变更其数据值 value ；如果不存在，则向缓存中插入该组 ke
//y-value 。如果插入操作导致关键字数量超过 capacity ，则应该 逐出 最久未使用的关键字。
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// 函数 get 和 put 必须以 O(1) 的平均时间复杂度运行。
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// 示例：
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//输入
//["LRUCache", "put", "put", "get", "put", "get", "put", "get", "get", "get"]
//[[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [4, 4], [1], [3], [4]]
//输出
//[null, null, null, 1, null, -1, null, -1, 3, 4]
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//解释
//LRUCache lRUCache = new LRUCache(2);
//lRUCache.put(1, 1); // 缓存是 {1=1}
//lRUCache.put(2, 2); // 缓存是 {1=1, 2=2}
//lRUCache.get(1);    // 返回 1
//lRUCache.put(3, 3); // 该操作会使得关键字 2 作废，缓存是 {1=1, 3=3}
//lRUCache.get(2);    // 返回 -1 (未找到)
//lRUCache.put(4, 4); // 该操作会使得关键字 1 作废，缓存是 {4=4, 3=3}
//lRUCache.get(1);    // 返回 -1 (未找到)
//lRUCache.get(3);    // 返回 3
//lRUCache.get(4);    // 返回 4
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// 提示：
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// 1 <= capacity <= 3000
// 0 <= key <= 10000
// 0 <= value <= 105
// 最多调用 2 * 105 次 get 和 put
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// Related Topics 设计 哈希表 链表 双向链表
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import java.util.LinkedHashMap;

/**
题目：LRU 缓存
2022-01-24 22:10:44
*/
public class LruCache146{
    public static void main(String[] args) {
        //LRUCache solution = new LruCache146().new LRUCache();
        // TO TEST
    }

    //leetcode submit region begin(Prohibit modification and deletion)
class LRUCache {
        int cap;
        LinkedHashMap<Integer, Integer> cache = new LinkedHashMap<>();
        public LRUCache(int capacity) {
            this.cap = capacity;
        }

        public int get(int key) {
            if (!cache.containsKey(key)) {
                return -1;
            }
            // 将 key 变为最近使用
            makeRecently(key);
            return cache.get(key);
        }

        public void put(int key, int val) {
            if (cache.containsKey(key)) {
                // 修改 key 的值
                cache.put(key, val);
                // 将 key 变为最近使用
                makeRecently(key);
                return;
            }

            if (cache.size() >= this.cap) {
                // 链表头部就是最久未使用的 key
                int oldestKey = cache.keySet().iterator().next();
                cache.remove(oldestKey);
            }
            // 将新的 key 添加链表尾部
            cache.put(key, val);
        }

        private void makeRecently(int key) {
            int val = cache.get(key);
            // 删除 key，重新插入到队尾
            cache.remove(key);
            cache.put(key, val);
        }
}

/**
 * Your LRUCache object will be instantiated and called as such:
 * LRUCache obj = new LRUCache(capacity);
 * int param_1 = obj.get(key);
 * obj.put(key,value);
 */
//leetcode submit region end(Prohibit modification and deletion)

}
